尽管人工智能通过分析医学图像在检测眼部疾病和问题方面发挥着重要作用，但Google和一组英国医生已经推出了一种新系统，该系统可以检测出将来可能导致某些人失明的体征。这项新发明于周一在《自然》杂志上发表。

通过预测哪些患者具有共同的病情最有可能失明，这是一个重大的飞跃。这项新技术旨在预测与年龄相关的黄斑变性患者的总视力丧失的迫在眉睫的风险，这是发达国家最常见的失明原因。该论文称，在确定哪些患者最有可能双眼失明的情况下，该计算机的性能优于大多数眼科专家。

根据《金融时报》的报道，Google的深度学习研究涉及用于诊断糖尿病性视网膜病变(DR)的大量视网膜图像数据集，该疾病与糖尿病相关的病理学导致不可逆转的失明，显示了人工智能(AI)在医疗保健领域的变革能力。

在2016年，这家科技巨头宣布了其深度学习算法，该算法已使用128,000张图像的数据集进行了训练，每张图像均由3-7位专家眼科医生从54位专家小组中进行了审查，以准确解释潜在症状(微动脉瘤，出血，眼底图像(眼睛的特定成像类型)中的硬性渗出液等，并检测出可参考的DR。

考虑到病理学影响了印度7000万糖尿病患者中的18%，并且在全球范围内有4.15亿糖尿病患者，如今是致盲性增长最快的原因，Google的算法极大地改善了医生筛查DR的前景，而且其筛查数量比在无助的情况下可能发生。对于那些资源和医疗基础设施紧张的国家来说，这确实是一个麻烦，因为早期诊断可以预防/延缓失明的发作。

该算法的性能已通过12,000张图像进行了测试，专家眼科医生的多数意见都来自Google的54张图片库中，每张图像均被设置为参考标准。专家组成员的选择是基于高度准确的诊断依据。就敏感性和特异性矩阵的组合而言，该算法在诊断疾病及其严重程度方面的性能为0.95(可能的最高评分为1)，略高于参与测试的眼科医生的中位数0.91。此后，Google一直在与视网膜专家合作，以建立更加强大的参考标准，包括专注于3D视网膜图像。它正在印度的Sankara Nethralaya和Aravind眼科医院进行AI辅助糖尿病性视网膜病变筛查的现场试验。

此外，该公司的研究表明，它的算法能够帮助医生发现原本会错过的病例。《自然》报道，该公司的研究人员发现，这种算法与医生的技能相辅相成，而不是一个人或一个医生的情况下，记录了最高的准确性，这使这种机器与人之间的协作更加令人兴奋。